棄坑超聲雷達！特斯拉官宣100%純視覺自動駕駛，看路全靠8顆攝像頭
新智元報道
【新智元導讀】一心豪賭純視覺方案的特斯拉，這次官宣把超聲波雷達棄了。
山無棱，天地合，馬斯克初心未改。
作為純視覺一貫的忠實信徒，他近日宣布：特斯拉即將采用100%純視覺方案！
繼2021年5月特斯拉棄用毫米波雷達后，這次連僅有的超聲波雷達也扔掉了。
你如何看？
網友表示：不敢看，以后看見特斯拉就要躲遠點。
超聲波雷達被棄了！
近日，特斯拉官方稱，從10月開始，歐洲、北美、中東地區交付的Model 3、 Model Y將移除超聲波雷達傳感器（USS）。
并且將在全球推進Model 3、Model Y純視覺方案。
與此同時，高端Model S、Model X在2023年也不再配備超聲波雷達傳感器。
聲明中，特斯拉解釋了其視覺神經網絡如何取代超聲波雷達傳感器。
隨著USS被移除，特斯拉將會啟動基于視覺Occupancy Network，目前僅能在FSD測試版中使用。
它能夠實現Autopilot高清空間定位、更遠距離可見性以及識別和區分對象的能力。
特斯拉還自信地表示，與配備雷達的車相比，采取純視覺方案的Model 3和Model Y在美國和歐洲保持或提高了主動安全等級，并且在行人自動緊急制動(AEB)干預方面表現更好。
也就是說，特斯拉的純視覺方案完全不輸「視覺+雷達」方案。
特斯拉官網也介紹道，8個攝像頭和強大的視覺處理能力可實現360度視野范圍，對周圍環境的監測距離最遠可達250米。
最后，特斯拉還指出在最近交付的沒有配備UUS車輛會有部分功能在短期內受到限制，比如泊車輔助、自動泊車、召喚、智能召喚功能。
這些問題后續會通過OTA進行修復。
先扔毫米波，再扔超聲波
要知道，馬斯克一直以來都是純視覺自動駕駛方案的擁躉。
現在常見的汽車雷達，主要分為這三種：超聲波雷達、毫米波雷達、激光雷達。它們基于不同技術原理，功能也各不相同。
超聲波雷達是通過超聲波發射裝置向外發出超聲波，再利用接收器接收反射回來的超聲波時間差來測算距離。主要用在倒車、自動泊車上。
毫米波雷達，顧名思義用的是毫米波波段。測距原理是把無線電波（雷達波/電磁波）發射出去，根據接收回波與發送之間的時間差測得目標位置距離數據。主要用于高速巡航車距保持功能。
激光雷達的工作原理是向目標發射探測信號（激光束），然后將接收到的從目標反射回來的信號（目標回波）與發射信號進行比較，獲得目標距離、方位、高度、速度、姿態、形狀等參數。
因為激光速度快，提供信息豐富，激光雷達是現在大多數自動駕駛系統的第三重保障（第一重是毫米波雷達，第二重是攝像頭）。
蔚來ET7、小鵬P5等國產智能汽車都已配裝激光雷達。
而馬斯克對于激光雷達，態度一直很倨傲。
兩年前，他曾在某論壇上公開說：「誰用激光雷達誰是傻子」。
他還曾詳細解釋過自己對雷達和攝像頭的看法：
在雷達波長下，現實世界看起來像一個奇怪的幽靈世界。除了金屬，幾乎所有東西都是半透明的。當雷達和視覺感知不一致時，你采信哪一個？
視覺具有更高的精度，因此投入兩倍的精力改善視覺比押注兩種傳感器的融合更明智。傳感器的本質是比特流。攝像頭比特/秒的信息量要比雷達和激光雷達高幾個數量級。雷達必須有意義地增加比特流的信號/噪聲，才能值得集成。隨著視覺處理能力的提高，攝像頭的性能將會遠遠甩開當下的雷達。
他說到做到，特斯拉的所有車型上至今沒有一款采用激光雷達。
而早在2021年5月，特斯拉就曾官宣摒棄毫米波雷達功能。當時他的這一石破天驚的舉動，引起汽車行業內的巨大爭議。
因為毫米波雷達的取消，特斯拉的幽靈剎車事件陡增，還引發了新一輪的監管調查。
此前，美國國家公路交通安全管理局（NHTSA）發布了一份監管文件顯示，特斯拉「幽靈剎車」的投訴量激增，從2月份的354起增長至單月758起，短短幾個月，暴增了一倍。
一般來講，車輛在輔助駕駛過程中主動剎車，原本是主動避險危險。但「幽靈剎車」卻因為汽車感知硬件被外界誤導所致。
這樣突如其來的剎車就會帶來人身危險以及車輛追尾事故。
而現在，馬斯克竟然把超聲波雷達也扔了。
這會帶來什么樣的問題呢？我們知道，車輛主要是靠超聲波雷達來感知環境，也是靠它來發現空著的停車位。
因此，比起毫米波雷達，超聲波僅是用來感知環境和定位的利器。
作為最常見的車載傳感器，超聲波雷達的成本也并不高。無論是倒車方案還是自主泊車方案，都超不過500塊。
就是這么便宜的基本功能，馬斯克也照扔不誤。
網友對此評價：此舉的作秀成分大于實際意義。
知乎答主@森山
用算法模擬超聲波雷達？
那么，用計算機算法可以模擬超聲波雷達嗎？馬斯克說能。
在今年十一的AI Day上，馬斯克祭出一套100%純視覺方案：8個攝像頭，only攝像頭。
他再次重申：而智能車的眼睛，就是攝像頭。我們人類完全可以讓智能車的眼睛cover一切。
在AI day上，特斯拉甩出一套別致的形容：我們在創造一種人造動物——汽車。
因為它能像動物一樣，自主、智能地行動。而特斯拉的自動駕駛方案，就是讓車模擬人類駕駛的過程：先用視覺辨別，再通過大腦神經計算，最后到達身體執行的層面。
特斯拉理想的視覺模擬攝像頭，就像人類視覺皮層的神經網絡連接一樣，能夠模擬大腦信息輸入和輸出的過程。
為此，特斯拉構建了一種RegNet殘差神經網絡(residual neural networks)。
在底層，使用的是BiFPs為代表的特征金字塔網絡(feature pyramid networks)。
而在大腦神經計算這一塊，特斯拉構建了一個多任務學習神經網絡架構HydraNets，也叫「九頭蛇網絡」。
攝像頭傳進來的數據，會利用RegNet殘差網絡和BiFPN算法模型統一處理，得出不同精度下的圖像特征，供給不同需求類型的神經網絡任務。
此外，為了讓車輛擁有所謂的記憶能力，特斯拉會將行駛的環境特征提取出來，再標記時間，形成一個3D+時間組成的4D空間，放入數據庫，訓練自動駕駛。
特斯拉還搭建了自動標注流水線，用45秒-1分的視頻，包括大量傳感器數據，交給神經網絡離線學習，隨后用大量機器和人工算法，生成可以訓練的數據。包括3億個圖像和近50個標注。
此處使用的是NeRF「神經輻射場」，這種圖像算法能夠把2D轉為3D，給出一段XY的2D坐標，神經網絡就能預測地面高度，生成XYZ的3D坐標。隨后將各種道路信息數據放入，投射到攝像頭畫面，從而構建出一個4D空間，模擬真實道路。
因為使用了神經元渲染技術，圖像看起來更加逼真。
這個技術最強大的地方在于，不同于地圖，只要數據足夠精準，和攝像頭捕捉的數據相吻合，就不需要額外的維護。
顯然，這一整套流程需要的強大算力，普通的計算機已經不夠用了。
為此，特斯拉特意構建了Dojo超級計算機。在不到1立方英尺的體積下，Dojo的算力高達9PFLOPs，I/O帶寬高達36TB/s。
馬斯克認為，剔除超聲波雷達后，攝像頭就是唯一的傳感器。因此，可以有更純凈的數據和模型優化。
通過AI算法，可以實現更清晰的空間定位、更遠距離的可見性、更清晰的物體識別區分。并且整個模型還會隨著時間推移、隨著數據累增而不斷優化躍遷。
根據特斯拉的展示，通過使用視頻網絡，視頻模塊的結果曲線已經在雷達信號之上。
特斯拉的豪賭
純視覺方案究竟好不好，在多數人看來并不認同。
作為超級網紅、流量神話，馬斯克此舉似乎并沒有科技深意，原因也許就兩個字：「省錢」（雖然并不能省多少）。
一直以來，特斯拉純視覺方案飽受詬病，最主要的原因便是其對于未知障礙物識別能力差。
無法識別「白色卡車」的特斯拉已經導致多場車禍的發生，因此雷達也成為不可或缺的汽車裝備。
甚至在2021年CVPR分享會上，特斯拉AI主管稱「雷達只是一根拐杖」。
他表示，特斯拉最終還要完全依靠攝像頭，利用神經網絡來實現純視覺自動駕駛。
此前有知乎網友曾拿下面這張圖做視覺識別實驗。
把白色卡車圖片導入Photoshop，采用快速選擇工具，試圖把白色卡車的輪廓勾選出來，得到的結果是這樣的：
有一大片藍天白云同時被劃入了勾選框。在Photoshop來看白色貨箱和天空是一樣的。
特斯拉輔助自動駕駛視覺識別系統的結果可能也是如此。
對此，有網友稱遇見特斯啦要穿的鮮艷一些，尤其不能穿的像白色大貨車。
即便是這樣，特斯拉依然堅持采用純視覺方案，從另一面看也是對自身一個豪賭。
剛剛提到，特斯拉在取消UUS后會啟動Occupancy Network，能夠非常精準識別周圍物理遠近以及形狀。
在AI Day上，斯拉自動駕駛研發總監的解釋，它可以預測汽車周圍所有物體的體積占用率。
即3D空間中的每個體素或連續點都有被占用的概率以及它接下來的可能運動。
Occupancy Network技術的信息收集端頭就是攝像頭。用攝像頭收集到的汽車周圍各種元素后進行計算并得出本車自動運行時的準確位置。
它使用12位原始光子計算，每個像素有4比特信息，這意味著動態范圍提高16倍，每個像素的位移計算速度是10毫秒。
從理論上講，的確有可能比傳統雷達傳感器更安全。
對于純視覺方案來說，研發壓力主要在于軟件算法。顯然，視覺具有更大的開發潛力，也擁有理論上更高的上限。
而攝像頭就好比人眼能夠采集帶有最豐富和完整的畫面信息。
特斯拉最終希望達到的目的，是讓其視覺處理能力達到激光雷達的可見性。這在行業中被稱為「偽激光雷達」。
若想將2D圖像的每個像素還原成真實的3D場景，最核心的能力依舊是圖像處理算法，以及支持能夠運行這一算法的算力硬件。
因此也不難理解特斯拉為何要研發自己的超算芯片。
同時，在今年AI Day上，特斯拉也計劃在2023年之前建造它的第一個Exapod。
當然，針對中國市場，特斯拉并未取消毫米波雷達，更沒有取消超聲波傳感器。因為國內交通環境更復雜，特斯拉純靠視覺難度較大。
對于超聲波的移除，網友認為特斯拉自動泊車功能本來就是災難級的，這次官宣放棄明顯是減配減成本一路走到黑。
對此，網友表示：這是特粉必經的一場修行。
知乎答主@Sudo Make
要是真出事了，也可以靠公司的法務部門顯神通。
無論如何，人的生命是無法交給算法的。
知乎答主@森山
https://zhuanlan.zhihu.com/p/570431956
https://www.zhihu.com/question/558212074/answer/2707939768
https://www.zhihu.com/question/558212074/answer/2707947762 https://www.zhihu.com/question/558212074/answer/2707622643
特別鳴謝知乎答主「劉三姐」的精彩回答
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